8D06104 Кибернетика  және жасанды интеллект в Satbayev University

Курс инженерлік және жаратылыстану ғылымдары саласындағы докторанттардың академиялық жазу дағдылары мен жазбаша сөйлеу стратегиясын дамытуға бағытталған. Курс мыналарға бағытталған академиялық жазудың негіздері мен жалпы принциптері; тиімді сөйлемдер мен абзацтарды жазу; ғылыми әдебиеттерде уақытты пайдалану, сонымен қатар стильдер мен тыныс белгілері; дерексіз жазу, кіріспе, қорытынды, талқылау, Қорытынды, Пайдаланылған әдебиеттер мен ресурстар; мәтіндегі дәйексөздер; плагиаттың алдын алу және конференцияда презентация жасау.

Курс базалық математикалық және бағдарламашылыққа дайындалған докторанттарға арналған кванттық теория бойынша негізгі мәліметтерді қамтиды: кванттық күйлер кеңістігі, физикалық шамалар операторлары, Шредингер теңдеуі, есептеу әдістері: Хартри-Фока әдісі, Монте-Карло диффузиялық әдісі. Кванттық компьютерлер теориясынан бастапқы ақпарат беріледі: кванттық Гейтс пен кванттық есептеулерді жүзеге асыру әдістері: Гровер алгоритмі, сонымен қатар көп бөлшекті кванттық жүйелерді сандық модельдеу әдістері.

Курс ғылыми зерттеулер, ғылыми зерттеулердің әдістері мен әдіснамасы, Ғылыми деректерді жинау және өңдеу әдістері, Ғылыми зерттеулерді ұйымдастыру қағидаттары, қазіргі ғылымның әдіснамалық ерекшеліктері, ғылым мен ғылыми зерттеулердің даму жолдары, қазіргі ғылымдағы техникалық ғылымдардың, информатика мен инженерлік зерттеулердің рөлі туралы білімді қалыптастыруға ықпал етеді. Пән техникалық ғылымдардың құрылымын, ғылыми зерттеулердің жалпы ғылыми, философиялық және арнайы әдістерін теория мен практикада қолдануды қарастырады.

Пәнді игерудің мақсаты: адам қызметінің барлық салаларында басқарудың, бейнені танудың, болжаудың интеллектуалды жүйелерін құру. Оқытылатын тақырыптар: бақыланатын оқыту; оқытушысыз оқыту; оқыту теориясы (ымыраға келу / ымыраға келу, практикалық кеңестер); оқытуды күшейту және бейімделуді басқару. Роботты басқару, деректерді іздеу, офлайн навигация, биоинформатика, сөйлеуді тану, мәтіндік және веб-деректерді өңдеу сияқты машиналық оқытудың соңғы қосымшалары да талқыланады.

Пәнді игерудің мақсаты - деректерді талдаудың заманауи әдістерін зерттеу және оларды қолдану арқылы шешілетін нақты міндеттермен танысу; деректерді интеллектуалды талдаудың негізгі әдістері мен алгоритмдерін қолданудың практикалық дағдыларын дамыту. Курс математикалық цикл пәндерінің қосымша тараулары мен бағдарламалау мен компьютерлік модельдеуге байланысты пәндер арасындағы логикалық байланысты қамтамасыз етеді. Пәнді оқу барысында докторанттар машиналық оқытудың заманауи әдістерімен танысады.

Жаңа бейтаныс жағдайларда зерттеу мәселелерін шешу және кибернетика және жасанды интеллект саласындағы ғылыми зерттеулер контекстінде жаңа идеяларды қалыптастыру үшін әртүрлі пәндерден алынған білімдерді біріктіру.

Жасанды интеллект жүйелерін дамытуда қолданылатын модельдердің әртүрлі түрлерін қолдану, модельдер мен жасанды интеллект жүйелерінің дамуы арасындағы байланысты сипаттау. Машиналық оқыту және терең оқыту алгоритмдері негізінде аналитикалық жүйелер құру және қызметтерді ұсыну.

Үлкен деректерді өңдеу тапсырмаларына қатысты машиналық оқыту әдістерін қолдану, ғылыми зерттеулер жүргізу, ақпаратты жинау, сақтау және өңдеу бойынша жұмыстарды ұйымдастыру.

Ғылыми білімнің әдіснамасын, ғылыми зерттеулердің принциптері мен құрылымын қолдану, кибернетика және жасанды интеллект саласында эксперименттік және теориялық зерттеу әдістерін қолдану.

Кванттық тізбектерді құру және талдауды орындау, есептеу әдістерін жүзеге асыруда кванттық алгоритмдерді қолдану.

Ғылыми, ғылыми-техникалық және ғылыми-танымал мәтіндерге стилистикалық талдау жүргізу, анықтамалық, арнаулы әдебиеттерден және компьютерлік желілерден ақпарат іздеуді қоса алғанда, мәтінмен жұмыс істеу әдістемесін қолдану, шешендік өнер дағдыларын, өз ойларын ауызша және жазбаша түрде дұрыс және қисынды ресімдеу.

Зерттеулерді ұйымдастыру және жоспарлау, кванттық есептеу саласындағы ғылыми зерттеулердің нақты міндеттерін қою және оларды заманауи аппаратура және жабдықтардың көмегімен шешу.

Әртүрлі көздерден қажетті ақпаратты, соның ішінде нақты уақыт режиміндегі ақпарат ағындарын алу, үлкен деректер технологияларының мүмкіндіктерін ескере отырып, кәсіпорынның ақпараттық инфрақұрылымы үшін ғылыми-техникалық инновациялық шешімдерді әзірлеу.